Pereiti prie turinio

Data Analytics – Tendencijos ir stabilumas

AI-Driven Data Analytics Module for Data Quality and Observability – digna

Paskirtis

Data Analytics modulis atskleidžia ilgalaikius modelius, stabilumą ir volatilumą jūsų duomenų rinkiniuose — paversdamas žalius metrikų duomenis prasmingomis įžvalgomis.
Jis suteikia aukštesnio lygio analitinį sluoksnį virš Data Anomalies rezultatų, leidžiant komandoms suprasti pokyčius laike ir gerinti tiek duomenų kokybę, tiek duomenų perdavimo vamzdynų stebimumą.

Identifikavęs tendencijų pertrūkius, pasikartojančius modelius ir volatilumo pokyčius, digna Data Analytics padeda atskirti lūkesčių atitinkančius sezoninius elgesius nuo realių duomenų kokybės problemų.

Techninis apžvalga

Išvestinės statistikos

digna Data Analytics apskaičiuoja statistines savybes, tokias kaip:

  • Tendencija – metrikos ilgalaikė kryptis (didėjanti, mažėjanti, stabili)
  • Volatilumas – kiek metrika svyruoja per nurodytą laiko langą
  • Sezoniškumas – pasikartojantys laikiniai modeliai (dieniniai, savaitiniai, mėnesiniai)
  • Pakeitimų taškai – statistiškai reikšmingi elgesio pokyčiai

Palaikomi metrikai

Modulis gali analizuoti bet kurią metriką, sugeneruotą kitų digna modulių, įskaitant:

  • Įrašų skaičius
  • Trūkstamų reikšmių dažnis
  • Pasiskirstymo statistika (min, max, vidurkis, dispersija)
  • KPI agregatai (pvz., pajamos, transakcijos, pretenzijos)
  • Laiku atlikimo nukrypimai arba anomalijų dažnis

Laiko eilučių analizė

Data Analytics vertina stabilumą tarp periodų — lygindamas vieną savaitę, mėnesį ar ketvirtį su kitu — naudodamas statistinį pasitikėjimą ir vizualines metrikas tendencijų stabilumui.

Kaip tai veikia

  1. Įvesties duomenys – digna renka laiko eilučių metrikas iš kitų modulių (pvz., aptiktų anomalijų skaičius).
  2. Statistinis modeliavimas – AI ir statistinės funkcijos identifikuoja pagrindines tendencijas ir volatilumo lygius.
  3. Periodų palyginimas – digna lygina istorinį ir esamą KPI arba kokybės rodiklių našumą.
  4. Įžvalgų generavimas – prietaisų skydai rodo aptiktas tendencijas, stabilias atkarpas ir pakeitimų taškus Inspection Hub ir analitiniuose vaizduose.

Tai leidžia proaktyviai aptikti lėtus poslinkius arba palaipsnį degraduojantį duomenų kokybės sumažėjimą, kol tai tampa kritiniu.

Panaudojimo scenarijai

Use Case Description
Monitoring KPI stability Stebėkite pardavimus, transakcijas ar pretenzijas per laiką ir aptikite neįprastą volatilumą.
Detecting hidden data drift Stebėkite lėtus pasiskirstymo ar trūkstamų reikšmių pokyčius, kuriuos įprastos taisyklės nepastebi.
Change point analysis Nustatykite, kada metrika pakeičia elgesį (pvz., staigus anomalijų skaičiaus padidėjimas).
Operational reliability Įvertinkite aukšto ir žemo duomenų stabilumo periodus skirtingose sistemose ar padaliniuose.
Business insights Išryškinkite geriausiai veikiančias kategorijas ar produktus per judančius periodus.

Privalumai

Area Benefit
Matomumas Suteikia ilgalaikes įžvalgas apie duomenų kokybės tendencijas ir modelius.
Ankstyvas įspėjimas Aptinka lėtus poslinkius prieš jiems išprovokuojant anomalijas ar SLA pažeidimus.
Optimizavimas Padeda identifikuoti nestabilius duomenų šaltinius ar sistemas, kurioms reikia proceso optimizavimo.
Cross-Module Analysis Kombinuoja duomenis iš Data Anomalies, Data Validation ir Data Timeliness, kad suteiktų holistines įžvalgas.
Actionable Insights Padeda tiek techninėms komandoms, tiek verslo naudotojams suprasti ir veikti pagal duomenų įžvalgas.